基于方面级的餐厅评分文本挖掘客户评论
计算与语言
2019-01-08 v1
摘要
本研究应用文本挖掘分析客户评论，并基于五个预定方面自动给出整体餐厅星级评分：氛围、成本、食物、卫生与服务。该应用提供一个网页与移动众包平台，用户可分享用餐体验并通过用户贡献的反馈了解餐厅的优劣势。文本评论被切分为句子。使用 Stanford Core NLP 库从每句提取名词-形容词对，并基于输入系统的关联词袋关联到各方面。形容词的情感权重通过 AFINN 库确定。整体餐厅星级评分基于各单独方面评分计算。此外，生成词云以可视化展示评论中最频繁出现的术语。反馈添加越多，情感分数对餐厅表现的反映越准确。
引用
@article{arxiv.1901.01642,
title = {Text Mining Customer Reviews For Aspect-based Restaurant Rating},
author = {Jovelyn C. Cuizon and Jesserine Lopez and Danica Rose Jones},
journal= {arXiv preprint arXiv:1901.01642},
year = {2019}
}